典型的需要大数据技术的行业有金融、医疗、交通、互联网、通信等。

1.零售行业大数据应用：a.快速响应客户需求，实习精准营销；b.顾客保持力、忠诚度分析；c.产品推荐和商品的交叉销售。

2.金融行业大数据应用：a.金融智能决策；b.金融服务创新；c.客户信用度分析。

3.交通行业大数据应用：a.构建优化的交通方案；b.制定最佳的出行方案；c.及时处理突发交通事故。

4.互联网行业大数据应用：a.及时了解市场动态，开发新的互联网产品；b.社交网络分析。

大数据与云计算有什么关系

从目标上看，大数据主要解决数据存储和分析问题，尤其是强调后者；云计算致力于将计算能力作为服务提供，这种能力体现在基础设施层是主机和存储服务提供，体现在平台层是开发环境托管，体现在应用层是各种云化的应用。

从服务模式看，大数据可以采用云化的理念去提供服务。

从技术实现看，大数据也可以使用云计算提供的计算能力去实现各种大数据存储和分析。但从实际实现方式看，大数据往往会使用云计算的一些技术和资源作为底层基础。

从概念发展的先后看，云计算要先于大数据出现，并且更加体系化。

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